基于神经网络的反馈校正方法研究

摘要

在预测控制当中,往往需要取得精度尽可能高的预测模型,但由于实际被控对象中往往存在着非线性、参数时变、模型失配、外界干扰等因素,基于被控对象的模型预测与对象的实际输出必然存在着较大的误差.本文在提高模型预测精度的同时,在神经网络模型预测的基础上,采用基于神经网络的反馈校正来弥补神经网络模型预测的不足,并验证其较常规反馈校正有更好的校正质量.